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A razão T 1 é superior a 3.
Foi realizado um estudo sobre a produção de camarão marinho da aqüicultura do nordeste brasileiro para se avaliar a importância das características físico-químicas da água. Para o estudo, foram selecionados aleatoriamente 18 viveiros que continham camarões aproximadamente da mesma idade. Em seguida, foram coletadas informações acerca das seguintes características físico-químicas da água de cada viveiro: temperatura (T), salinidade (S) e quantidade de oxigênio dissolvido (D), assim como o peso médio (em grama) do camarão observado em cada viveiro (Y). Um modelo de regressão linear múltipla foi utilizado para ajustar a variável dependente Y em função de T, S e D. Os resultados foram obtidos pelo software SPSS são apresentados no quadro abaixo.
Com base na situação apresentada, julgue os itens subseqüentes.
Sabendo-se que os valores médios de T, S e D foram, respectivamente, iguais a 30, 20 e 3, então o valor médio de Y foi inferior a 6,5 g.
Com base em amostragens históricas, aplicáveis a modelos de longo prazo que cobrem previsões em um horizonte temporal grande, os analistas inferem distribuições que possibilitam uma generalização maior sobre os dados. Em relação a variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade, julgue os itens a seguir. Em experimentos simples, um diagrama de árvore pode ser útil na enumeração dos eventos elementares de um espaço amostral e na representação gráfica das ações a realizar relativas aos eventos elementares do espaço amostral.
A figura acima apresenta os resultados de um estudo acerca da evolução temporal da temperatura máxima média anual — Y — de 1961 a 2002 e sua relação com o desmatamento em uma área da região amazônica. A tendência de crescimento linear foi obtida pelo método de mínimos quadrados ordinários. De acordo com esse modelo de regressão linear simples, os valores ajustados para a temperatura Y em 1961 e 2002 foram iguais a 22,5 ºC e 24,5 ºC, respectivamente, e o coeficiente de determinação (R2) foi igual a 0,72.
Com base nas informações apresentadas, julgue os itens subseqüentes.
A correlação linear entre a temperatura Y e o tempo em anos é superior a 0,9.
Estatística - Definição e Conceito Sobre Estatística - Centro de Seleção e de Promoção de Eventos UnB (CESPE) - 2008
Para orientar os investimentos em educação em certo município, um analista foi contratado para criar um ranking das escolas públicas desse município. Para cada escola, as variáveis disponíveis são a quantidade de turmas, a quantidade de alunos, a quantidade de professores, a nota da Prova Brasil e a área do terreno.
A partir dessa situação, julgue os itens subsequentes.
A análise de componentes principais é uma técnica da análise multivariada que permite formar um ranking dessas escolas com base nesses dados.
A partir dessas informações, julgue os itens seguintes.
A covariância é superior a -0,2.
O gráfico abaixo apresenta a evolução de vendas em milhões de reais de uma determinada companhia nos últimos 36 meses.
Pode-se afirmar que:
a série temporal de vendas apresenta sazonalidade de 12 meses e segue um processo estacionário.
a série temporal de vendas não apresenta sazonalidade e segue um processo não-estacionário.
a série temporal de vendas apresenta sazonalidade de 12 meses e não segue um processo estacionário.
a série temporal de vendas não apresenta sazonalidade e segue um processo estacionário.
a série temporal cresce linearmente com o tempo.
Considerando as informações acima, julgue os itens subseqüentes.
Se um indivíduo da população mundial for escolhido ao acaso, a probabilidade de ele ter depressão é superior a 0,07 e inferior a 0,90.
Para a avaliação do modelo ajustado, a estatística de Durbin-Watson pode ser utilizada para a detecção de autocorrelação residual.
Foi realizado um estudo sobre a produção de camarão marinho da aqüicultura do nordeste brasileiro para se avaliar a importância das características físico-químicas da água. Para o estudo, foram selecionados aleatoriamente 18 viveiros que continham camarões aproximadamente da mesma idade. Em seguida, foram coletadas informações acerca das seguintes características físico-químicas da água de cada viveiro: temperatura (T), salinidade (S) e quantidade de oxigênio dissolvido (D), assim como o peso médio (em grama) do camarão observado em cada viveiro (Y). Um modelo de regressão linear múltipla foi utilizado para ajustar a variável dependente Y em função de T, S e D. Os resultados foram obtidos pelo software SPSS são apresentados no quadro abaixo.
Com base na situação apresentada, julgue os itens subseqüentes.
A variância residual é superior a 4.
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